新基建對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響研究
——基于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的視角

尚文思

一、引 言

2018 年 12 月，中共中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出“新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”這一概念，強(qiáng)調(diào)加快5G 商用步伐，加強(qiáng)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等。在2020 年3 月4 日召開的中共中央政治局常務(wù)委員會(huì)議上，強(qiáng)調(diào)“要加快5G 網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)度”。一時(shí)間對(duì)新型基礎(chǔ)設(shè)施的討論日趨熱烈。

在對(duì)新型基礎(chǔ)設(shè)施的影響進(jìn)行討論之前，需要先厘清它的概念。目前對(duì)“新基建”內(nèi)涵的解讀有廣義與狹義兩種口徑。本文梳理了當(dāng)前對(duì)“新基建”內(nèi)涵的討論，綜合來(lái)看狹義口徑的“新基建”是指以發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而廣義口徑的“新基建”是指新時(shí)代下基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的新模式。也就是說(shuō)，廣義口徑的“新基建”不僅僅包括新型基礎(chǔ)設(shè)施，還是對(duì)發(fā)展基建新模式的總結(jié)。

在2018 年12 月召開的中共中央工作會(huì)議上均已經(jīng)明確了新型基礎(chǔ)設(shè)施的涵義，就是以 5G 網(wǎng)絡(luò)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施。這是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)。狹義口徑的“新基建”與傳統(tǒng)的“老基建”區(qū)別在于新技術(shù)的未知性。由于新技術(shù)尚處在成長(zhǎng)中，其應(yīng)用前景具有很大的不確定性，因此未來(lái)的回報(bào)很難形成準(zhǔn)確預(yù)期。因此，特高壓、城際軌道等不屬于新技術(shù)的范疇，并不屬于新基建。大量關(guān)于廣義口徑“新基建”的立論依據(jù)是基于 2018 年 12 月召開的中央工作會(huì)議上的論述“補(bǔ)齊農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施建設(shè)短板”。目前，廣為接受的廣義口徑的新基建概念囊括七大領(lǐng)域：特高壓、新能源汽車充電樁、5G 基站建設(shè)、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以及城際高速鐵路和城際軌道交通。廣義的口徑包含傳統(tǒng)基建中的城際高速鐵路和城際軌道交通、特高壓，這些雖不屬于新型基礎(chǔ)設(shè)施，但是滿足新時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的“補(bǔ)短板”要求。史丹認(rèn)為，新型基礎(chǔ)設(shè)施不僅包括服務(wù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，也包括傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施為適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的智能化改造①史 丹. 新基建加速我國(guó)經(jīng)濟(jì)由大向強(qiáng)轉(zhuǎn)變[N]. 人民日?qǐng)?bào)，2020-4-8(9).。傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施與新型基礎(chǔ)設(shè)施都具有服務(wù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用，因此難以嚴(yán)格界定狹義與廣義口徑哪種是更準(zhǔn)確的表述。

本文認(rèn)為，狹義口徑是以信息基礎(chǔ)設(shè)施為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施，而廣義口徑是兼具補(bǔ)短板需求的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。因此，本文結(jié)合兩種口徑，對(duì)新基建投資的影響分別進(jìn)行分析。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為穩(wěn)經(jīng)濟(jì)的重要手段，在應(yīng)對(duì) 2008 年全球金融危機(jī)時(shí)發(fā)揮了重要作用。當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)受新冠肺炎疫情影響，消費(fèi)受沖擊嚴(yán)重，國(guó)際貿(mào)易嚴(yán)重受阻，我國(guó)迫切需要擴(kuò)大需求、穩(wěn)增長(zhǎng)、穩(wěn)就業(yè)的有力手段。2003 年非典疫情最嚴(yán)重的時(shí)候，中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率短暫下降至 9.1%。此外，由于中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，全球經(jīng)濟(jì)增速下降了約1 個(gè)百分點(diǎn)。新冠肺炎疫情的傳播速度與蔓延情況都表明其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響更甚于非典。因此，為了應(yīng)對(duì)疫情沖擊，基建投資勢(shì)必成為各地投資計(jì)劃中的重要一環(huán)，部分地區(qū)基建計(jì)劃投資額甚至占到了總投資額的一半以上。

應(yīng)該注意到，新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)絕不簡(jiǎn)單等同于“四萬(wàn)億計(jì)劃”。傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是以鐵路、公路、橋梁等為主，是在“要想富先修路”思路下進(jìn)行的以交通運(yùn)輸、能源基建為主的舊模式，而新基建則是以建設(shè)更高效的時(shí)空網(wǎng)絡(luò)為主，建設(shè)大數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算中心、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等信息經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的新模式。

基礎(chǔ)設(shè)施在產(chǎn)業(yè)革命中扮演重要角色，其與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相互作用，共同推動(dòng)人類文明進(jìn)步。我國(guó)傳統(tǒng)基建模式的高速發(fā)展對(duì)工業(yè)化起到巨大的促進(jìn)作用，第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力大量涌入第二產(chǎn)業(yè)，極大地提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率，而新基建通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高端科技的快速發(fā)展，為我國(guó)提供新一輪工業(yè)和科技革命的重要基礎(chǔ)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使行業(yè)數(shù)據(jù)采集、傳送、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析及反饋實(shí)現(xiàn)閉環(huán)，提升了數(shù)據(jù)使用效率，促進(jìn)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，進(jìn)而催生創(chuàng)新。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以外的廣義新基建，能夠?qū)鹘y(tǒng)基建領(lǐng)域的新興子行業(yè)補(bǔ)短板。城際鐵路在傳統(tǒng)高鐵技術(shù)之上結(jié)合信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，能夠更好地推動(dòng)城市群發(fā)展。我國(guó)已形成的城市圈中，更便捷的城市圈內(nèi)交通有助于人才流動(dòng)，對(duì)科技研發(fā)、商業(yè)服務(wù)有著更強(qiáng)的促進(jìn)作用。并且相較于狹義新基建，廣義新基建的投資體量更為可觀。數(shù)字經(jīng)濟(jì)方興未艾，在高速成長(zhǎng)期初的整體投資體量相較于特高壓、城際軌道的投資，依然相對(duì)較小。因此，廣義新基建在拉動(dòng)投資，尤其是帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游以及各行業(yè)的投資，有極大的潛力。對(duì)于廣義新基建的有效投資形成有效的固定資本存量，也是提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的重要渠道。

新一代信息技術(shù)為生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的融合發(fā)展提供了真正的應(yīng)用前景①江小娟. 中國(guó)財(cái)富管理50 人論壇“擴(kuò)大內(nèi)需，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)盡快復(fù)蘇”網(wǎng)絡(luò)視頻會(huì)議，2020-3-5.，無(wú)論是大型設(shè)備的遠(yuǎn)端服務(wù)、給企業(yè)提供生命周期所需的各種生產(chǎn)性服務(wù)平臺(tái)，還是聚合中小企業(yè)閑置資源的全新生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)平臺(tái)等都證實(shí)了這一點(diǎn)。發(fā)展新基建有助于推動(dòng)與制造業(yè)直接相關(guān)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)走向數(shù)字化、智能化，以其極強(qiáng)大的算力和具備分布式協(xié)同處理的能力助力行業(yè)實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨領(lǐng)域創(chuàng)新。不論是人工智能在金融服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用，還是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算在倉(cāng)儲(chǔ)和郵政快遞行業(yè)和生產(chǎn)性租賃服務(wù)行業(yè)的運(yùn)用以及 5G 在商務(wù)服務(wù)行業(yè)的運(yùn)用等，無(wú)不證實(shí)這一點(diǎn)。對(duì)新一代信息技術(shù)、高端制造業(yè)和新型現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的投入是相輔相成的。推動(dòng)大數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算中心、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等的建設(shè)，發(fā)展工業(yè)云服務(wù)、大數(shù)據(jù)服務(wù)、云計(jì)算服務(wù)等，是發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和推動(dòng)我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及提升我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的有效手段②曾 宇. 2020 中國(guó)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)年會(huì)特別報(bào)道[N]. 經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)，2020-4-22(25).。我國(guó)總體上已進(jìn)入工業(yè)化后期階段。無(wú)論是進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)向高端第三產(chǎn)業(yè)過(guò)渡，還是協(xié)同提升第二產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，都需要建設(shè)完善新型基礎(chǔ)設(shè)施，充分挖掘其對(duì)時(shí)空成本的節(jié)約性，突破傳統(tǒng)技術(shù)瓶頸。因此，我國(guó)新的一輪產(chǎn)業(yè)升級(jí)勢(shì)必要求基礎(chǔ)設(shè)施也要實(shí)現(xiàn)向新型基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為投資品，對(duì)當(dāng)年的產(chǎn)出提升作用明顯，新基建也不例外，然而其中長(zhǎng)期釋放中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力、提升競(jìng)爭(zhēng)力和改善民生福利的作用有待進(jìn)一步分析。對(duì)此，本文認(rèn)為應(yīng)當(dāng)在討論新基建對(duì)總產(chǎn)出的影響基礎(chǔ)上厘清新基建對(duì)于發(fā)展質(zhì)量的意義。在分析新基建的產(chǎn)出效應(yīng)之前，需要對(duì)廣義與狹義口徑的新基建資本存量加以測(cè)算。

從工業(yè)和信息化部發(fā)布的 2019 年互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)運(yùn)行情況可知，5G 行業(yè)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能的固定資產(chǎn)投資被歸入互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相關(guān)投資歸入軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)；特高壓、充電樁領(lǐng)域歸入電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)中的細(xì)分行業(yè)——電力供應(yīng)業(yè)；而城際軌道歸入鐵路運(yùn)輸業(yè)。因此，本文選用電力供應(yīng)業(yè)、鐵路運(yùn)輸業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)四類行業(yè)的固定資本存量作為廣義新基建投資的代理變量?；ヂ?lián)網(wǎng)和相關(guān)行業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的固定資本存量則作為狹義新基建投資的代理變量。

雖然2018 年被稱為 5G 技術(shù)的元年，但我國(guó)對(duì) 5G 技術(shù)的布局在 2015 年業(yè)已開始。并且以 5G 技術(shù)、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以傳統(tǒng)信息技術(shù)的發(fā)展為基礎(chǔ)的。2003 年以來(lái)的軟件、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的固定資產(chǎn)投資縱使不屬于新基建的范疇，但也是信息技術(shù)固定資本存量。4G 技術(shù)在很多方面是 5G 技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用的前提，數(shù)據(jù)中心的核心之一“大數(shù)據(jù)技術(shù)”其元年是 2013 年，并且無(wú)論是軟件或硬件的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)都是在已有技術(shù)之上的創(chuàng)新產(chǎn)物，并且我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、軟件行業(yè)的固定資產(chǎn)存量在1999 年以前是微乎其微的，即使經(jīng)歷了十幾年高速增長(zhǎng)，其相較于固定資產(chǎn)投資總量依然只是很小一部分。因此，以2003—2017 年相關(guān)行業(yè)資本存量作為代理變量，能較為準(zhǔn)確地測(cè)算新基建投資存量。

我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，這是黨中央對(duì)新時(shí)代我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征的重大判斷。經(jīng)濟(jì)發(fā)展重點(diǎn)從“有沒有”向“好不好”的轉(zhuǎn)變，意味著對(duì)發(fā)展的關(guān)注更多聚焦于效率的提升，也就是勞動(dòng)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率的提升上。過(guò)去一段時(shí)間以來(lái)，我國(guó)由農(nóng)業(yè)大國(guó)向制造業(yè)大國(guó)轉(zhuǎn)變之路，正契合了由低水平生產(chǎn)率的第一產(chǎn)業(yè)向更高技術(shù)水平的制造業(yè)轉(zhuǎn)移的規(guī)律。勞動(dòng)生產(chǎn)率水平的大幅度提高是中國(guó)奇跡的原因之一。進(jìn)入“新時(shí)代”后想要進(jìn)一步提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，要求中國(guó)不僅要做制造業(yè)大國(guó)還要做制造業(yè)強(qiáng)國(guó)，更要實(shí)現(xiàn)服務(wù)業(yè)的發(fā)展。這也是各發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體跨越中等收入陷阱的成功經(jīng)驗(yàn)。

服務(wù)業(yè)比重提高是我國(guó)向中高收入國(guó)家邁進(jìn)的標(biāo)志之一，但制造業(yè)與服務(wù)業(yè)之間并不存在簡(jiǎn)單的何者更為高級(jí)的關(guān)系。制造業(yè)有高端制造業(yè)，服務(wù)業(yè)也存在低技術(shù)含量的行業(yè)，因此對(duì)服務(wù)業(yè)進(jìn)行分類并就各行業(yè)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響分別分析就尤為重要。

服務(wù)業(yè)可以分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與生活性服務(wù)業(yè)。其中的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)涉及多行業(yè)、多領(lǐng)域、多環(huán)節(jié)，具有技術(shù)含量高、產(chǎn)業(yè)融合度高、帶動(dòng)作用顯著等特點(diǎn)，是全球產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。加快發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，是向結(jié)構(gòu)調(diào)整要?jiǎng)恿痛龠M(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的重要前提，既可以有效激發(fā)內(nèi)需潛力和帶動(dòng)擴(kuò)大社會(huì)就業(yè)并持續(xù)改善人民生活，也有利于引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)向價(jià)值鏈高端提升①國(guó)務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè) 促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)的指導(dǎo)意見，國(guó)發(fā)〔2014〕26 號(hào)(2014年8 月6日)。。因此，分析新基建對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響就顯得很有必要。

整理以上思路，本文嘗試以對(duì)新型基礎(chǔ)設(shè)施的資本存量估計(jì)入手，分別對(duì)廣義口徑、狹義口徑的新基建資本存量進(jìn)行測(cè)算，進(jìn)而在此測(cè)算基礎(chǔ)上對(duì)新基建產(chǎn)出彈性進(jìn)行估計(jì)；并且參考已有研究對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分類方式，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的資本存量進(jìn)行測(cè)算。本文討論的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包含交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，水利環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)。在此基礎(chǔ)上針對(duì)新基建對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出彈性進(jìn)行估計(jì)。按一二產(chǎn)業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、生活性服務(wù)業(yè)的方式，將三大產(chǎn)業(yè)分類，構(gòu)建一般均衡模型，討論新基建投資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。本文的創(chuàng)新之處在于：(1)首次對(duì)兩種口徑的新基建資本存量給出測(cè)算，并對(duì)其總產(chǎn)出彈性、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出彈性分別進(jìn)行估計(jì)；(2)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與新基建的探討之上，以一般均衡框架討論了新基建對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。

二、文獻(xiàn)回顧

中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在過(guò)去的三十多年里發(fā)生了顯著變化(渠慎寧等，2012)。相較于日本與韓國(guó)服務(wù)業(yè)就業(yè)比例的變動(dòng)，中國(guó)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力份額在經(jīng)歷了 1991—1996 年的較高速增長(zhǎng)后，忽然增速“降檔”(渠慎寧等，2018)，這之后一段時(shí)間內(nèi)穩(wěn)定在一個(gè)相對(duì)較低增速水平。各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的水平差異被認(rèn)為是導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要原因(Ngai 和 Pissarides，2007；Rogerson，2008)。Mourmouras 和 Rangazas(2009)認(rèn)為基建投資可以保障經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)，并將對(duì)國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。已有國(guó)內(nèi)相關(guān)研究關(guān)注產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響(干春暉等，2011；呂健，2012)。郭凱明和王藤橋(2019)構(gòu)建兩部門一般均衡模型分析了基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與生產(chǎn)率的影響，證實(shí)了基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)業(yè)外溢性仍有充分發(fā)揮空間，對(duì)基建的投資不僅是“穩(wěn)增長(zhǎng)”的手段，更是提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的保障。其研究雖然將基礎(chǔ)設(shè)施的含義推廣至廣延基礎(chǔ)設(shè)施，卻并未對(duì)新型基礎(chǔ)設(shè)施給出針對(duì)性分析。

目前，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始關(guān)注生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與生活性服務(wù)業(yè)的區(qū)別。當(dāng)前對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的大量研究著眼于其產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)及其對(duì)制造業(yè)升級(jí)的作用。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)早期作為中間產(chǎn)品引入模型來(lái)分析其對(duì)制造業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響(Markusen，1989)。對(duì)集聚效應(yīng)的定量研究大多從空間溢出效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的角度分析(Park，1989；Uno，1989)，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的互動(dòng)作用，是學(xué)者在注意到生產(chǎn)性服務(wù)的中間投入特性后，隨著對(duì)制造業(yè)細(xì)分的研究發(fā)現(xiàn)的。顧乃華等(2006)、呂政等(2006)、高覺民等(2011)都分別梳理了其作用機(jī)理，彼時(shí)學(xué)者就已注意到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展面臨的“瓶頸”問(wèn)題。受限于當(dāng)時(shí)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分類方式以及我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)程，當(dāng)時(shí)的研究并不能很好貼合“新時(shí)代”發(fā)展的需要。

2012 年以來(lái)，不僅對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分類方式發(fā)生變化(如房地產(chǎn)業(yè)不再納入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè))，而且研究主要聚焦于兩點(diǎn)：其一，生產(chǎn)服務(wù)業(yè)的集聚對(duì)制造業(yè) TFP 的提升；其二，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)人力資本的促進(jìn)作用。這主要是因?yàn)橹袊?guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨結(jié)構(gòu)性減速(張?jiān)掠训龋?018)，學(xué)者們?cè)噲D通過(guò)對(duì)全要素生產(chǎn)率影響因素的分析來(lái)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。劉奕等(2017)將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚視為一個(gè)整體，并分析了其在制造業(yè)升級(jí)過(guò)程中發(fā)揮的基礎(chǔ)設(shè)施作用，尤其是其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用。楊玲(2017)在關(guān)注集聚效應(yīng)之外，分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的國(guó)內(nèi)投入與進(jìn)口投入在不同時(shí)期表現(xiàn)出的不同作用，特別是發(fā)展本國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的重要意義。鑒于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)中的重要作用，并且為以信息技術(shù)為核心的新基建為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的融合發(fā)展提供了真正的應(yīng)用前景。因此，發(fā)展新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，是因地制宜、因勢(shì)利導(dǎo)發(fā)展本國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要前提。

除此之外，李平等(2017)認(rèn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)因其對(duì)技術(shù)進(jìn)步穩(wěn)定的正向促進(jìn)作用，并且其相較于制造業(yè)與生活性服務(wù)業(yè)具有更強(qiáng)的要素集聚能力，因此生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是提高全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵，也是我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。江永紅和陳奡楠(2018)認(rèn)為，當(dāng)前我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率增速下降。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展滯后，部分地區(qū)資源錯(cuò)配，造成了技術(shù)水平提升困難。鑒于目前缺少新基建對(duì)各產(chǎn)業(yè)的定量研究，因而將產(chǎn)業(yè)部門具體細(xì)分為一二產(chǎn)業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、生活性服務(wù)業(yè)，并定量研究新基建對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，極具學(xué)術(shù)價(jià)值。

在進(jìn)行新基建投資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響分析之前，需要對(duì)新基建的產(chǎn)出彈性進(jìn)行估算。Aschauer(1989)的開創(chuàng)性研究表明，美國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施資本的產(chǎn)出彈性高達(dá) 0.39。就這一話題許多學(xué)者進(jìn)行了激烈的討論(Munnell，1990；Kamps，2006；Straub 等，2008)，而許多學(xué)者如郭慶旺和賈俊雪(2006)、蹤家峰和李靜(2006)、劉生龍和胡鞍鋼(2010)、張學(xué)良(2012)、李強(qiáng)和鄭江淮(2012)、Demurger(2001)、Zhang(2013)、金戈(2016)、程名望和張家平(2019)等，也對(duì)我國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施投資的產(chǎn)出彈性進(jìn)行了估計(jì)。新型基礎(chǔ)設(shè)施作為基礎(chǔ)設(shè)施的一種，在生產(chǎn)過(guò)程中也以降低中間品成本、消除增長(zhǎng)瓶頸的方式發(fā)揮自身作用。因此，參考已有研究方法對(duì)新基建進(jìn)行產(chǎn)出彈性研究有一定的意義，本文嘗試在此之上對(duì)其機(jī)制進(jìn)行分析。

在對(duì)美國(guó)的研究中，學(xué)者可以采用美國(guó)商務(wù)部經(jīng)濟(jì)分析署(BEA)提供的美國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施資本存量數(shù)據(jù)，而我國(guó)尚未有權(quán)威機(jī)構(gòu)公布的類似數(shù)據(jù)，因而學(xué)者普遍采用的方法是以近似行業(yè)的固定資產(chǎn)投資進(jìn)行測(cè)算(范九利等，2004；郭慶旺和賈俊雪，2006；李強(qiáng)和鄭江淮，2012；金戈，2016)。據(jù)此，本文基于前人研究，使用新型基礎(chǔ)設(shè)施兩種口徑內(nèi)涵下各行業(yè)的資本存量作為測(cè)度指標(biāo)，并且為了保證口徑的一致，本文在此基礎(chǔ)上對(duì)2003—2017 年全社會(huì)固定資本存量、全社會(huì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)資本存量進(jìn)行了測(cè)算。

目前已有大量關(guān)于勞動(dòng)生產(chǎn)率的研究成果，很多學(xué)者聚焦于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及全要素生產(chǎn)率對(duì)于一國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，而相較于全要素生產(chǎn)率的研究，勞動(dòng)生產(chǎn)率的研究更多關(guān)注于勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面的主流研究主要關(guān)注技術(shù)進(jìn)步、資本深化和需求偏好等方面。Herrendorf 和Valentinyi(2012)發(fā)現(xiàn)三大產(chǎn)業(yè)的就業(yè)份額對(duì)跨國(guó)總勞動(dòng)生產(chǎn)率影響極大。蓋慶恩等(2013)用勞動(dòng)力市場(chǎng)扭曲解釋了我國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率的變化。目前已經(jīng)有學(xué)者注意到第三產(chǎn)業(yè)比重上升伴隨的我國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)放緩現(xiàn)象。楊天宇和姜秀芳(2015)嘗試用三部門模型論證第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的低速增長(zhǎng)與服務(wù)業(yè)比重上升共同造成了我國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)放緩。郭凱明和王藤橋(2019)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施投資抑制了服務(wù)業(yè)比重上升，但提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率增速。因此，本文在已有研究基礎(chǔ)上，分別從新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重的影響入手，量化分析其對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。

三、模型構(gòu)建

（一）模型思路

本文參考郭凱明和王藤橋(2019)的研究構(gòu)建一般均衡模型，模型分為生產(chǎn)側(cè)與需求側(cè)。本文為了區(qū)別分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的均衡影響，將生產(chǎn)側(cè)分為三個(gè)產(chǎn)業(yè)部門，以下標(biāo) j∈{1，3}區(qū)分。其中 j＝1 代表第一、二產(chǎn)業(yè)，j＝2 代表生活性服務(wù)業(yè)，j＝3 代表生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。每個(gè)產(chǎn)業(yè)部門由一個(gè)代表性企業(yè)在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)條件下租用私人資本、雇用勞動(dòng)組織生產(chǎn)，生產(chǎn)函數(shù)為：

其中，企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中僅選擇第一部門和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)品，因此對(duì)兩部門投資為 I1、I 3 。類似的，參數(shù)0＜ θ＜1 為常數(shù)，參數(shù)σ 代表投資替代彈性。

（二）均衡條件求解

1.由式(1)可得供給側(cè)各部門均衡條件：

2. 由式(2)得到代表性消費(fèi)者效用最大化條件：

3. 由式(3)得到代表性企業(yè)利潤(rùn)最大化條件：

其中，Pi為投資品價(jià)格。

4. 資本市場(chǎng)與勞動(dòng)力市場(chǎng)均衡為：

5. 各產(chǎn)業(yè)部門供需均衡為：

借鑒Hsieh 和Klenow(2010)及郭凱明(2019)的方法，本文假定投資率外生：

由式(4)、式(5)各部門相對(duì)價(jià)格為：

為表述簡(jiǎn)潔，令：

由式(4)、式(5)、式(6)、式(7)、式(9)、式(10)、式(11)、式(12)、式(15)解得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力占比為：

因此，新型基礎(chǔ)設(shè)施在對(duì)總產(chǎn)出表現(xiàn)出正外部性的廣泛促進(jìn)作用外，還由于其對(duì)不同產(chǎn)業(yè)部門有不同的作用，尤其是對(duì)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有更高的產(chǎn)出彈性，所以在直接提高各部門技術(shù)水平之外，還會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)比例的變化，增加生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占總產(chǎn)出的比重并進(jìn)一步提高全社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率。

四、“新基建”投資的估計(jì)

（一）新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量測(cè)算方法

對(duì)新型基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出彈性的分析需要對(duì)“新基建”的資本存量進(jìn)行估算，本文沿用學(xué)者普遍使用的永續(xù)盤存法來(lái)測(cè)算新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量，其計(jì)算公式為：

我國(guó)的國(guó)民行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)于 2012 年進(jìn)行過(guò)調(diào)整，2012 年至今互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)是屬于信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)下的行業(yè)小類。在2003—2011 年的行業(yè)分類方法中，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)大類下轄電信和其他信息傳輸服務(wù)業(yè)、計(jì)算及服務(wù)業(yè)、軟件業(yè)。其中后兩者基本等價(jià)于 2012 年之后的軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，而互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)是電信和其他信息傳輸服務(wù)業(yè)下的一個(gè)子類。因?yàn)樵诂F(xiàn)有資料中缺少2003—2011 年互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)分省固定資產(chǎn)數(shù)據(jù)，所以本文將當(dāng)年該行業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)按比例分配給各省。此比例值以 2012—2014 年各省比例的算術(shù)均值得到。電力供應(yīng)業(yè)的分省數(shù)據(jù)同樣缺失，所以本文假定各省電力供應(yīng)業(yè)投資占電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)投資比例相同。此外，本文發(fā)現(xiàn)農(nóng)村農(nóng)戶的“新基建”固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)投資比例很低，因此以城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資作為全社會(huì)口徑的代替。

借鑒金戈(2016)的處理方式，本文選用新增固定資產(chǎn)作為“新基建”資本形成的核算指標(biāo)。固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒中可以得到“新基建”涉及的國(guó)民經(jīng)濟(jì)子行業(yè)的固定資產(chǎn)交付使用率，因此以交付使用率乘以當(dāng)年投資可得新增固定資產(chǎn)，而其中子行業(yè)的下轄行業(yè)采用與子行業(yè)一致的交付使用率估計(jì)。在折舊率的選取方面，本文參考大多數(shù)文獻(xiàn)的做法，設(shè)定為9%。

（二）數(shù)據(jù)起始時(shí)間問(wèn)題

1994 年中國(guó)正式接入國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)，1997 年中國(guó)電信開始面向個(gè)人用戶提供撥號(hào)上網(wǎng)服務(wù)，此外我國(guó) 2003 年以前信息咨詢服務(wù)業(yè)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)業(yè)的新增固定資產(chǎn)特點(diǎn)也很明確，信息時(shí)代的互聯(lián)網(wǎng)與軟件行業(yè)的固定資本存量在 2002 年以前體量很小。因此，本文以 1996 年為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)“元年”，設(shè)定 1996 年的互聯(lián)網(wǎng)和軟件行業(yè)資本存量為零。對(duì)全國(guó)的新基建資本存量估計(jì)以1996 年為基年。對(duì)鐵路運(yùn)輸業(yè)及電力蒸汽熱水的生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)的資本流量指標(biāo)選用基本建設(shè)新增固定資產(chǎn)，并且以 1997—2002 年兩個(gè)行業(yè)增長(zhǎng)率的幾何平均值(電力蒸汽熱水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)：6.92%，鐵路運(yùn)輸業(yè)：8.75%)作為長(zhǎng)期增長(zhǎng)率來(lái)估計(jì)基年資本存量。

作為狹義新基建代表的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和 5G 技術(shù)，都必然是在前置軟件與信息技術(shù)基礎(chǔ)之上的研發(fā)與創(chuàng)新。進(jìn)入新世紀(jì)的相關(guān)行業(yè)投資，縱使不屬于新基建范疇，但也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)。因此，縱使部分新型基礎(chǔ)設(shè)施在 2018 年仍處于萌芽階段，但所屬行業(yè)的固定資產(chǎn)投資也在一定程度上代表了既有資本投入，并且我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、軟件行業(yè)的固定資產(chǎn)存量在1999 年以前微乎其微，即使經(jīng)歷了十幾年高速增長(zhǎng)，相較于固定資產(chǎn)投資總量依然只是很小一部分。因此，以 2003—2017 年互聯(lián)網(wǎng)、軟件服務(wù)業(yè)資本存量作為代理變量，能較為準(zhǔn)確地估算新基建投資的產(chǎn)出彈性。

由于缺少 2002 年以前的信息咨詢服務(wù)業(yè)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)業(yè)分省數(shù)據(jù)，對(duì)此本文對(duì)各省份新基建資本存量數(shù)據(jù)估計(jì)以2003 年為基年，并且2003 年之前的兩類行業(yè)資本存量體量較小，對(duì)之后的幾年的估計(jì)值不會(huì)有較大影響，所以 2003 年的以上兩類行業(yè)資本存量就以當(dāng)年投資流量占全國(guó)比例加以預(yù)測(cè)。其具體公式為：

圖1 信息咨詢服務(wù)業(yè)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)業(yè)新增固定資產(chǎn)(1996—2002年，單元：億元)

本文新型基礎(chǔ)設(shè)施的資本存量估計(jì)數(shù)據(jù)全部來(lái)源于《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)全國(guó)的“新基建”存量估計(jì)見表 1。對(duì)固定資產(chǎn)投資以固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)換算為1995 年不變價(jià)格。

表1 全國(guó)新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量估算(2003—2017年，單位：億元)

新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量構(gòu)成在過(guò)去的幾年中發(fā)生了較大變化，狹義新基建的互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)類資本存量從最初的可以忽略不計(jì)，發(fā)展到2017 年共計(jì)達(dá)到廣義新基建存量的 16%，與之伴隨的是鐵路運(yùn)輸業(yè)、電力供應(yīng)業(yè)資本存量占比不斷下降，這與我國(guó)過(guò)去十幾年來(lái)經(jīng)歷的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)所伴隨的基礎(chǔ)設(shè)施模式轉(zhuǎn)變相契合。隨著我國(guó)人口紅利消失、收入水平提高，步入中等收入階段，無(wú)論是制造業(yè)、服務(wù)業(yè)都需要提高技術(shù)含量和增加產(chǎn)業(yè)附加值，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)也勢(shì)必伴隨著基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)向更高質(zhì)量模式邁進(jìn)。傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施是以“鐵路、公路、機(jī)場(chǎng)”為代表的交通基礎(chǔ)設(shè)施。進(jìn)入 21 世紀(jì)后，我國(guó)不斷在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面取得技術(shù)突破。我國(guó)的鐵路運(yùn)輸行業(yè) 2010 年至2018 年期間，已在長(zhǎng)三角、珠三角、環(huán)渤海等地區(qū)城市群建成高密度高鐵路網(wǎng)，東部、中部、西部和東北四大板塊區(qū)域之間完成高鐵互聯(lián)互通。特高壓的投資首先集中于2014 年5 月大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃之后，九條特高壓線路集中落地。

由表2 可以觀察到，在新型基礎(chǔ)設(shè)施固定資產(chǎn)內(nèi)，投資模式于2011—2012 年發(fā)生較大變動(dòng)，傳統(tǒng)的鐵路運(yùn)輸業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資大幅減速，而軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資獲得極大發(fā)展；電力供應(yīng)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的固定資產(chǎn)投資處于平穩(wěn)狀態(tài)，直到2014 年開始高速增長(zhǎng)。四類新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量比例見圖2。

表2 新型基礎(chǔ)設(shè)施分行業(yè)新增固定資產(chǎn)(1995年價(jià)格，單位：億元)

（三）固定資本存量測(cè)算

金戈(2016)已經(jīng)對(duì)全國(guó)的固定資本存量進(jìn)行估計(jì)，其對(duì)三類固定資產(chǎn)分別推算折舊率為 9.21%、8.51%和 9.73%，因此本文借鑒其對(duì)經(jīng)濟(jì)類基礎(chǔ)設(shè)施使用的固定資產(chǎn)折舊率為 9.2%。雖然方法未做變動(dòng)，但為避免因口徑調(diào)整帶來(lái)的測(cè)算誤差，本文在其基礎(chǔ)上對(duì)全社會(huì)固定資本存量進(jìn)行測(cè)算，并更新到2017 年。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年報(bào)》。

圖2 四類新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量比例

（四）生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)資本存量測(cè)算

參考已有研究對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分類方式，本文討論的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包含七個(gè)行業(yè)：交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，水利環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)。在討論新型基建對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出效應(yīng)之前，需要對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的資本存量做出估計(jì)。

在測(cè)算過(guò)程中，本文同樣采用了全社會(huì)新增固定資產(chǎn)的口徑，并且假定全國(guó)各地區(qū)同一行業(yè)當(dāng)年固定資產(chǎn)交付使用率相同，由此可以得到各省份分行業(yè)新增固定資產(chǎn)數(shù)據(jù)。此外，由于我國(guó)的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)在2003 年進(jìn)行過(guò)較大的調(diào)整，2003 年前后的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)口徑難以相比較。為了簡(jiǎn)便處理，本文設(shè)定 2003 年為基年，假定基年各省份的資本存量與當(dāng)年的流量比例相同，即：各省當(dāng)年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)資本存量/全國(guó)資本存量比值＝各省份當(dāng)年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)資本流量/全國(guó)資本流量，估計(jì)結(jié)果見表 3。這雖然會(huì)在一定程度上造成估算誤差，但考慮到分省份數(shù)據(jù)的可獲得性，從各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒上只能得到19 個(gè)省份2012—2017 年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分行業(yè)增加值，因此對(duì)于在回歸分析中所用到的 2012—2017 年間的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)資本存量，估算帶來(lái)的誤差不會(huì)對(duì)最終結(jié)果帶來(lái)太大影響。

表3 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)全國(guó)資本存量估算值(單位：億元)

五、新型基礎(chǔ)設(shè)施投資產(chǎn)出彈性估計(jì)

（一）估計(jì)模型

參考已有文獻(xiàn)研究經(jīng)驗(yàn)，本文設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)為C-D 型：

在式(20)中，Y 代表產(chǎn)出，A 代表技術(shù)水平，K 和 L 代表資本和勞動(dòng)投入水平，α和β 代表資本和勞動(dòng)的彈性系數(shù)，eu為殘差項(xiàng)。參考金戈(2016)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施類資本產(chǎn)出彈性的估計(jì)方法，將估計(jì)函數(shù)調(diào)整為：

在式(21)中將資本存量分為新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量G 和其他資本存量K，兩者加總即為全社會(huì)全部資本存量。分別對(duì)上式左右兩邊取對(duì)數(shù)，則有：

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文分別對(duì)新基建的總產(chǎn)出彈性及新基建的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出彈性進(jìn)行了回歸分析。其中各省份的總產(chǎn)出數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，時(shí)間跨度為 2003—2017年。本文以 1995 年價(jià)格水平為基年價(jià)格，將部分省份當(dāng)年價(jià)格總產(chǎn)出換算為 1995 年價(jià)格數(shù)據(jù)。由于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值需要作者自行核算，但部分省份缺少全部行業(yè)的產(chǎn)出增加值，最終可得數(shù)據(jù)為19 個(gè)省份2003—2017 年的產(chǎn)出數(shù)據(jù)(北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、河南、湖南、廣東、海南、青海、寧夏、新疆)。由于本文討論的新型基礎(chǔ)設(shè)施主要著眼于狹義基礎(chǔ)設(shè)施，因此選取“十二五”以來(lái)的東部地區(qū)(北京、天津、河北、山東、浙江、江蘇、上海、福建、廣東、海南)、中(山西、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、河南、湖南)、西部地區(qū)(青海、寧夏、新疆)代表性省份數(shù)據(jù)，能夠在一定程度上說(shuō)明新型基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出彈性。

對(duì)于 2003—2017 年的勞動(dòng)力數(shù)據(jù)，由于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒公布的全市就業(yè)人數(shù)不等于國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒公布分省份各行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)與各行業(yè)全社會(huì)私營(yíng)和個(gè)體單位就業(yè)人數(shù)之和，也就是說(shuō)，如果簡(jiǎn)單地以各省份統(tǒng)計(jì)年鑒所列就業(yè)人數(shù)代表勞動(dòng)力，會(huì)存在較大誤差。對(duì)此，本文選擇以下方式估計(jì)各地區(qū)全社會(huì)口徑勞動(dòng)力數(shù)據(jù)：

在式(23)中，分省份城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)與私營(yíng)和個(gè)體就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)可以從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得，并且各地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)可以從各省統(tǒng)計(jì)年鑒獲得，這一數(shù)據(jù)較為可靠。減去第一產(chǎn)業(yè)單位就業(yè)人數(shù)可以避免重復(fù)計(jì)算。將以式(23)計(jì)算出的各年全國(guó)就業(yè)人數(shù)加總值與《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)比較，僅在2017年兩者基本一致。

可以發(fā)現(xiàn)，以本文的估計(jì)方式核算出的總就業(yè)人數(shù)因?yàn)闊o(wú)法得到未登記注冊(cè)的就業(yè)人口數(shù)據(jù)，導(dǎo)致越靠前的年份總就業(yè)人數(shù)越被低估。本文認(rèn)為，這與我國(guó)在高速發(fā)展中經(jīng)歷的“農(nóng)民工”問(wèn)題有關(guān)?！吨袊?guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中存在的大量第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口是以流動(dòng)人口的形式就職于其他行業(yè)，并未在登記注冊(cè)就業(yè)人數(shù)中得到體現(xiàn)，而各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒中也未將這一部分納入第一產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)。由于本文關(guān)注的是近幾年數(shù)據(jù)，對(duì)于這樣的短面板數(shù)據(jù)而言，保證各省份生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)比例準(zhǔn)確更為重要。因此，可以相對(duì)各年實(shí)際就業(yè)總數(shù)調(diào)整各省份就業(yè)總數(shù)。

此外，對(duì)于 2003—2017 年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)七個(gè)行業(yè)大類的就業(yè)人口數(shù)據(jù)，可以從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》整理獲得。全社會(huì)資本存量與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)資本存量數(shù)據(jù)使用前文估計(jì)結(jié)果。

（三）實(shí)證結(jié)果及檢驗(yàn)

借鑒郭晗和任保平(2014)的研究，通過(guò) Hausman 檢驗(yàn)對(duì)式(22)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果支持應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。本文使用固定效應(yīng)模型分別分析廣義、狹義新型基礎(chǔ)設(shè)施總產(chǎn)出彈性及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出彈性，結(jié)果見表4。

表4 回歸結(jié)果

狹義、廣義新基建兩個(gè)模型的 R2分別為 0.9351、0.8829 和 0.9298、0.8659，解釋變量均顯著，說(shuō)明模型的擬合效果較好。

從模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，新型基礎(chǔ)設(shè)施資本存量對(duì)于產(chǎn)出具有顯著的正效應(yīng)，并且廣義新基建基礎(chǔ)設(shè)施每增加 1 個(gè)百分點(diǎn)，能增加 0.12 個(gè)百分點(diǎn)的產(chǎn)出，狹義新基建每增加1 個(gè)百分點(diǎn)，能增加0.0694 個(gè)百分點(diǎn)的總產(chǎn)出。新基建的產(chǎn)出效應(yīng)更顯著地表現(xiàn)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，廣義新基建資本存量每增加 1%，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增加 0.19%；狹義新基建資本存量每增加 1%，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增加 0.0762%。因此，狹義與廣義新型基礎(chǔ)設(shè)施表現(xiàn)為在更大程度地促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展，進(jìn)而帶動(dòng)全社會(huì)產(chǎn)出增加。同時(shí)，新型基礎(chǔ)設(shè)施作為經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施中的一種，0.12 這一估計(jì)結(jié)果也與金戈(2016)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)出彈性估計(jì)0.10～0.13 的估計(jì)比較接近。

可以觀察到，僅有廣義新基建對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出彈性與資本投資產(chǎn)出彈性相當(dāng)；狹義新基建的產(chǎn)出彈性普遍小于投資的產(chǎn)出彈性。本文認(rèn)為造成這一現(xiàn)象的原因可能有兩點(diǎn)：首先，新基建作為新生事物，各產(chǎn)業(yè)對(duì)其探索創(chuàng)新應(yīng)用仍處于起步階段，因而新基建的投資并不能在數(shù)據(jù)觀測(cè)階段表現(xiàn)出對(duì)產(chǎn)出較為直接的促進(jìn)作用，隨著產(chǎn)業(yè)升級(jí)的進(jìn)行，新基建的產(chǎn)出促進(jìn)作用會(huì)逐漸明顯。其次，由于數(shù)據(jù)所得限制，對(duì)于狹義新基建口徑選取的幾類行業(yè)作為代理變量，新基建在其中所占比例并不如廣義新基建比例高，這會(huì)造成一定程度上對(duì)產(chǎn)出彈性的低估。但是，回歸結(jié)果的顯著性支持對(duì)狹義、廣義兩類新基建產(chǎn)出彈性的判斷，因此，本文認(rèn)為加大新基建投入仍然是穩(wěn)增長(zhǎng)和保證高質(zhì)量增長(zhǎng)的題中應(yīng)有之義。

六、模擬分析

（一）參數(shù)使用

參考前人研究，本文將各部門的資本產(chǎn)出彈性設(shè)定為 0.5，所以勞動(dòng)產(chǎn)出彈性也為0.5，并且這一設(shè)定也與本文對(duì) 2003—2017 年勞動(dòng)與資本的總產(chǎn)出彈性估計(jì)值比較接近。根據(jù)前文回歸結(jié)果，廣義與狹義新型基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)總產(chǎn)出的彈性分別為 0.12、0.069，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出彈性分別為0.19、0.076。

此外生產(chǎn)函數(shù)與效用函數(shù)中參數(shù)的設(shè)定借鑒郭凱明和王藤橋(2019)的研究，整理如下(見表5)。

表5 參數(shù)設(shè)定

此外通過(guò)各省份統(tǒng)計(jì)年鑒整理得到 2004—2017 年各部門的名義增加值、固定資本存量、勞動(dòng)力數(shù)據(jù)。將上述所得數(shù)值代入公式(1)、公式(5)，即可得到工資水平以及技術(shù)水平Wj、Aj。通過(guò)調(diào)整初值技術(shù)水平Aj之比，使得模型2004 年估計(jì)結(jié)果與實(shí)際值相同，進(jìn)而測(cè)算模型對(duì)新基建通過(guò)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的解釋。

（二）模擬結(jié)果

由式(17)可知，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高主要由兩部分組成：部門技術(shù)水平的提高和部門結(jié)構(gòu)的變化。因此，本文通過(guò)模型分別測(cè)算生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的勞動(dòng)力比例，以簡(jiǎn)潔明確地反映新基建的勞動(dòng)生產(chǎn)率影響(見表6)。

表6 新基建投資對(duì)兩類服務(wù)業(yè)就業(yè)比重影響(單位：%)

模型考慮兩種口徑新基建投資影響下，廣義新基建使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力比例年均增長(zhǎng) 2.87%，使得生活性服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力比例年均降低 1.7%；狹義新基建使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力比例年均增長(zhǎng) 2%，使得生活性服務(wù)業(yè)年均就業(yè)比例降低 1.7%。表 7為勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的測(cè)算。

表7 勞動(dòng)生產(chǎn)率影響測(cè)算(單位：%)

由于廣義新型基礎(chǔ)設(shè)施資本在2004—2017 年年均增長(zhǎng)11.558%，所以廣義新基建對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的技術(shù)水平提升作用為年均 1.387%，而廣義新基建通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的作用幾乎為0。狹義新基建資本在2004—2017 年年均增長(zhǎng)30.3%，因此狹義新基建對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的技術(shù)提升作用為年均2.091%，總效應(yīng)為年均2.07%。

按照參數(shù)設(shè)定進(jìn)行計(jì)算，2004—2017 年我國(guó)就業(yè)表現(xiàn)出勞動(dòng)力由其他部門向生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，這也符合勞動(dòng)力向具有更高勞動(dòng)生產(chǎn)率的部門轉(zhuǎn)移的產(chǎn)業(yè)升級(jí)原理。

由圖3 可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)總體、各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率都表現(xiàn)出了穩(wěn)步提高的趨勢(shì)，但在2012 年之后，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度大為放緩，因而生活性服務(wù)業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率高低關(guān)系互易。對(duì)此，本文選擇對(duì)2012 年數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，進(jìn)而分析2012—2017 年新基建在勞動(dòng)力生產(chǎn)率提升中的作用。

圖3 2004—2017年勞動(dòng)生產(chǎn)率變化

從表 8 看，廣義新型基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升有更為明顯的正向促進(jìn)作用，2012—2017 年平均每年提高勞動(dòng)生產(chǎn)率1.24%，但這主要是通過(guò)其外部性直接促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的，產(chǎn)業(yè)變遷效果帶來(lái)的是微弱的負(fù)效應(yīng)。狹義新型基礎(chǔ)設(shè)施平均每年提高勞動(dòng)生產(chǎn)率2.37%。

表8 2012—2017年均生產(chǎn)率影響測(cè)算(單位：%)

新基建的產(chǎn)業(yè)變遷效果表現(xiàn)為負(fù)值主要是由于其在一定程度上抑制了生活性服務(wù)業(yè)比重增加，并且使得制造業(yè)比重較為穩(wěn)定。雖然這一效應(yīng)為負(fù)，但影響較小，新基建的投資具有更強(qiáng)的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。

回歸結(jié)果與數(shù)值模擬都表明，進(jìn)入21 世紀(jì)，狹義新基建表現(xiàn)出對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)作用更強(qiáng)。本文認(rèn)為，一方面是因?yàn)楠M義新基建作為新生基礎(chǔ)設(shè)施，從無(wú)到有的過(guò)程中具有更大的發(fā)展空間；另一方面狹義新基建在整體投資中占比較小，因此可能存在較強(qiáng)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

七、結(jié)論與總結(jié)

新型基礎(chǔ)設(shè)施是我國(guó)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新機(jī)遇。本文分別對(duì)以電力供應(yīng)業(yè)、鐵路運(yùn)輸業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)四類行業(yè)為代表的廣義新型基礎(chǔ)設(shè)施的資本存量以及互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)為代表的狹義新基建進(jìn)行了估計(jì)，并在這之上測(cè)算了新基建的產(chǎn)出彈性。本文認(rèn)為在過(guò)去十幾年中，廣義、狹義新基建產(chǎn)出彈性分別達(dá)到 0.12、0.07。其對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)具有較強(qiáng)的促進(jìn)作用，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出彈性分別達(dá)到 0.19、0.076。在此基礎(chǔ)上，以一般均衡模型分析的方法，本文分析了新基建對(duì)不同產(chǎn)業(yè)部門的影響作用，并結(jié)合現(xiàn)實(shí)數(shù)值模擬分析了其對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。本研究表明，2004—2017 年新基建投資顯著促進(jìn)我國(guó)的勞動(dòng)生產(chǎn)率提升，具有較為明顯的溢出效應(yīng)。廣義、狹義口徑新基建對(duì)各產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顯著的技術(shù)促進(jìn)作用，分別提升年均勞動(dòng)生產(chǎn)率 1.39%、2.09%，并且其使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占比年均提升 2.87%、2%。同時(shí)，這也伴隨著生活性服務(wù)業(yè)就業(yè)比例年均減少1.7%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率造成微弱的負(fù)面影響。

本文認(rèn)為，發(fā)展新型基礎(chǔ)設(shè)施，不僅能夠追趕我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家人均基礎(chǔ)設(shè)施水平的差距，更是進(jìn)一步發(fā)展勞動(dòng)生產(chǎn)率和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)“量”與“質(zhì)”共同發(fā)展的重要手段。新基建投資在一定程度上抵消疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)沖擊的同時(shí)，能夠發(fā)展新業(yè)態(tài)，提供增長(zhǎng)的新動(dòng)能。新型基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，可以極大地促進(jìn)我國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)向更高價(jià)值鏈發(fā)展，不僅促進(jìn)服務(wù)業(yè)自身結(jié)構(gòu)升級(jí)，也能帶動(dòng)制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，使我國(guó)整個(gè)產(chǎn)業(yè)體系更具全球競(jìng)爭(zhēng)力。此外，發(fā)展新基建還能夠改善供給結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造新的消費(fèi)需求，有助于新服務(wù)的快速發(fā)展和廣泛滲透。綜上所述，未來(lái)我國(guó)應(yīng)當(dāng)加大力度布局新基建，并且充分發(fā)揮其與垂直行業(yè)的緊密合作，促進(jìn)相關(guān)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。